圍繞解決問(wèn)題能力培養(yǎng)的“群體智能”課程體系分析

熊 南

寧波工程學(xué)院網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院 浙江寧波 315211

自然界中，低等社會(huì)性生物群體層面上展現(xiàn)出智慧的現(xiàn)象廣泛存在，人們受到這些想象的啟發(fā)，提出了群體智能[1](Swarm Intelligence，SI)概念。SI實(shí)質(zhì)上是人工智能(Artificial Intelligence，AI)范疇中一類重要的求解復(fù)雜問(wèn)題方法，在機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、隱私安全和博弈論等多領(lǐng)域都取得了廣泛應(yīng)用[2]，也是最具發(fā)展前景的AI前沿研究領(lǐng)域之一。

目前，國(guó)內(nèi)重點(diǎn)大學(xué)，尤其是應(yīng)用型大學(xué)中，可供參考的“群體智能”相關(guān)精品課程還非常少[3-4]，但國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界對(duì)SI理論及應(yīng)用的研究卻大量涌現(xiàn)。就目前寧波工程學(xué)院網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程方案而言，新開設(shè)的“群體智能”與已經(jīng)較為成熟的“人工智能導(dǎo)論”相比，它們既存在聯(lián)系但又應(yīng)有本質(zhì)區(qū)別，后者是一門AI多個(gè)子領(lǐng)域研究結(jié)果及方法的通識(shí)課程，屬于知識(shí)點(diǎn)羅列式、平面型的課程建設(shè)體系，不利于目標(biāo)問(wèn)題導(dǎo)向式教學(xué)[5]，不利于學(xué)生提高應(yīng)用實(shí)踐能力。而“群體智能”課程目標(biāo)設(shè)置為學(xué)生掌握群體智能的基本概念、基本原理和典型算法[6-7]，并著重使學(xué)生具備應(yīng)用群體智能算法解決復(fù)雜工程中專門問(wèn)題的能力。

為滿足應(yīng)用人才的市場(chǎng)需求，本文以“群體智能”課程為研究對(duì)象，以解決問(wèn)題能力培養(yǎng)為中心，以課程學(xué)習(xí)目標(biāo)為教學(xué)動(dòng)機(jī)，進(jìn)行課程教學(xué)內(nèi)容體系的分析研究。

1 “群體智能”課程目標(biāo)分析

寧波工程學(xué)院作為一所以應(yīng)用型為發(fā)展目標(biāo)的大學(xué)，注重培養(yǎng)學(xué)生具有較強(qiáng)的實(shí)際問(wèn)題解決能力。因此，“群體智能”課程目標(biāo)應(yīng)當(dāng)是以問(wèn)題為導(dǎo)向，縱深式地展開知識(shí)學(xué)習(xí)和能力養(yǎng)成，以培養(yǎng)具有較強(qiáng)應(yīng)用研究、能解決實(shí)際問(wèn)題的復(fù)合型素質(zhì)人才。

應(yīng)用型本科背景下，本文提出“群體智能”課程建設(shè)目標(biāo)：建立一套以優(yōu)化建模問(wèn)題為導(dǎo)向，以基本搜索理論和SI算法求解為核心，以工程優(yōu)化設(shè)計(jì)實(shí)例解決方案為依歸的課程體系，以期滿足應(yīng)用型本科大學(xué)對(duì)計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題能力的較高要求。因此，貫穿本課程的主線為問(wèn)題→基本思路→具體方法→應(yīng)用實(shí)踐，即分別對(duì)應(yīng)于四大知識(shí)板塊：優(yōu)化問(wèn)題、搜索技術(shù)、典型SI算法和工程應(yīng)用。每個(gè)知識(shí)板塊之間存在耦合關(guān)系，即分別是從發(fā)現(xiàn)問(wèn)題到解決問(wèn)題的思辨關(guān)系、從一般到特殊的推理關(guān)系和從理論到實(shí)踐的發(fā)展關(guān)系。三種結(jié)構(gòu)化關(guān)系將四大知識(shí)板塊如金字塔一般立體化，從而形成以優(yōu)化問(wèn)題為底層，以搜索理論和SI算法求解為中層，以實(shí)際工程問(wèn)題解決為頂層的縱深式知識(shí)脈絡(luò)，如下圖所示。

三種結(jié)構(gòu)化關(guān)系猶如血液，四大知識(shí)板塊猶如人體臟器，血液流動(dòng)暢旺，人體臟器才能精盈飽滿。因此，清楚解析三種不同結(jié)構(gòu)關(guān)系是本課程知識(shí)體系編排及教學(xué)實(shí)施的難點(diǎn)，決定了課程知識(shí)點(diǎn)是否能做到有機(jī)地融為一體，決定了學(xué)生能否融會(huì)貫通不同知識(shí)板塊和領(lǐng)悟課程主線。

2 “群體智能”課程體系分析

“群體智能”首先教授運(yùn)籌學(xué)與最優(yōu)化等數(shù)學(xué)背景知識(shí)。然后，以生物界群體涌現(xiàn)宏觀現(xiàn)象(例如雁群南飛、螞蟻群采集食物、狼群捕獵等)等生動(dòng)例子為切入口，通過(guò)建模、演繹，學(xué)生可以掌握SI搜索方法找尋優(yōu)化問(wèn)題最優(yōu)解的本質(zhì)，并理解其與傳統(tǒng)搜索方法的異同。同時(shí)，注重結(jié)合群智能方法的遷移性，運(yùn)用類推等手段，使學(xué)生能觸類旁通其他新近出現(xiàn)的SI算法。最后，結(jié)合實(shí)際工程中連續(xù)型和離散型優(yōu)化問(wèn)題模型實(shí)例，通過(guò)建模、分析和SI算法程序調(diào)試實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)問(wèn)題的尋優(yōu)求解，以提高學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題能力。基于上述分析，將“群體智能”教學(xué)內(nèi)容分為以下三個(gè)部分。

2.1 基于最優(yōu)化建模的問(wèn)題導(dǎo)入

為服務(wù)課程目標(biāo)，力求突出問(wèn)題導(dǎo)向型的課程模式，以最優(yōu)化問(wèn)題為知識(shí)背景，引出我們課程所要解決的問(wèn)題是什么及其模型是怎樣的(建立學(xué)生的定性認(rèn)識(shí))，使課堂教學(xué)機(jī)制適應(yīng)縱深式課程建設(shè)的需要，符合“解題式”課程教學(xué)改革規(guī)律。具體來(lái)說(shuō)，該部分將強(qiáng)調(diào)實(shí)際工程中優(yōu)化問(wèn)題的復(fù)雜性(多維、非線性、多約束等)，有選擇性地整理和重組優(yōu)化建模方面預(yù)備理論知識(shí)，主要包括優(yōu)化模型三要素概念及性質(zhì)：優(yōu)化目標(biāo)、控制變量和約束條件，并結(jié)合當(dāng)下社會(huì)熱點(diǎn)事件中的優(yōu)化建模實(shí)例，例如義務(wù)教育階段就近入學(xué)問(wèn)題等。這部分理論知識(shí)難度不大，關(guān)鍵在于如何使學(xué)生能善于運(yùn)用數(shù)學(xué)語(yǔ)言對(duì)給定問(wèn)題進(jìn)行模型描述與提煉。

2.2 基于生物群體隨機(jī)搜索的主體內(nèi)容

該部分內(nèi)容包括優(yōu)化問(wèn)題解決方法有哪些以及具體是怎樣的，即要解決如何找到優(yōu)化模型的最優(yōu)解這一問(wèn)題。課程將以搜索為關(guān)鍵詞，科學(xué)地編排主體知識(shí)。在此過(guò)程中特別強(qiáng)調(diào)以下三點(diǎn)：其一，闡述搜索與隨機(jī)搜索及其之間的包含關(guān)系，盲目和啟發(fā)兩類搜索方法的對(duì)立關(guān)系。其二，以生物群體覓食等自然紀(jì)錄片(國(guó)內(nèi)外影視資源搜集)為興趣激發(fā)點(diǎn)，引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用數(shù)學(xué)知識(shí)對(duì)自然界搜索現(xiàn)象進(jìn)行抽象和刻畫，從而發(fā)掘其背后的規(guī)律。重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)生物群集現(xiàn)象建模過(guò)程中使用的啟發(fā)因子，以呼應(yīng)搜索原理中啟發(fā)信息概念。其三，在經(jīng)典SI算法基礎(chǔ)之上，面對(duì)層出不窮新SI算法發(fā)展形勢(shì)，采用以點(diǎn)帶面的學(xué)習(xí)策略，積極引入相關(guān)衍生算法和其他SI算法(例如鯨魚優(yōu)化算法、灰狼算法等)，從而拓寬知識(shí)點(diǎn)的張力面。剖析這些新算法與經(jīng)典SI算法的異同之處、能否統(tǒng)一化等問(wèn)題，養(yǎng)成學(xué)生的分析概括能力。可以看到，“群體智能”課程體系的核心內(nèi)容具有非常強(qiáng)的邏輯性。

2.3 針對(duì)工程優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題的實(shí)戰(zhàn)性教學(xué)

為了使2.2中理論走向?qū)嵺`，該部分圍繞解決特定工程優(yōu)化問(wèn)題為中心任務(wù)，進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)性教學(xué)。首先，以標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)為例，進(jìn)行基于C語(yǔ)言的詳細(xì)算法設(shè)計(jì)講解。然后，考慮更一般的優(yōu)化模型，例如增加線性或非線性約束條件、目標(biāo)函數(shù)變?yōu)槎鄠€(gè)等，或考慮SI算法的改進(jìn)，例如粒子群變異機(jī)制、螞蟻信息素更新機(jī)制等，同時(shí)將學(xué)生分組，每一組完成一個(gè)設(shè)計(jì)任務(wù)，采取匯報(bào)形式考查學(xué)生運(yùn)用C語(yǔ)言解決課程發(fā)散問(wèn)題的能力，在答辯環(huán)節(jié)中特別注重錯(cuò)誤和求解效果變差的原因分析，培養(yǎng)學(xué)生的思辨能力。最后，給定復(fù)雜工程優(yōu)化設(shè)計(jì)需求，要求學(xué)生獨(dú)立提交完整課程設(shè)計(jì)報(bào)告，并對(duì)報(bào)告進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)。實(shí)戰(zhàn)教學(xué)過(guò)程既注重激發(fā)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)合作，又強(qiáng)調(diào)獨(dú)立思考，有利于促進(jìn)學(xué)生深刻領(lǐng)悟“群體最優(yōu)”與“個(gè)體最優(yōu)”之間區(qū)別和聯(lián)系。此部分難度在于高效組織課上課下的小組活動(dòng)，讓每一個(gè)學(xué)生在思維跟上來(lái)的同時(shí)，手也要?jiǎng)悠饋?lái)。

3 “群體智能”課程教學(xué)實(shí)施過(guò)程分析

在確立了課程知識(shí)體系后，接下來(lái)關(guān)鍵一步是課程教學(xué)實(shí)施。傳統(tǒng)的教學(xué)設(shè)計(jì)過(guò)程中，課堂教學(xué)力量往往集中在記憶知識(shí)點(diǎn)、公式計(jì)算等方面，學(xué)生常常感覺枯燥乏味，更遑論提高學(xué)生課堂參與度。在這種情形下，培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題能力的教學(xué)目標(biāo)成為一句空話。為此，本文以“粒子群優(yōu)化”這一章的教學(xué)內(nèi)容為例，從教學(xué)方法和學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)兩個(gè)方面來(lái)探究問(wèn)題解決能力養(yǎng)成實(shí)現(xiàn)?！傲Ｗ尤簝?yōu)化”一章授課內(nèi)容涵蓋標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法、改進(jìn)粒子群算法和算法評(píng)估，其中改進(jìn)部分有四個(gè)方向，分別為對(duì)參數(shù)(慣性權(quán)重、加速度常數(shù))的改進(jìn)、對(duì)位置和速度更新公式的改進(jìn)、群體組織結(jié)構(gòu)的改進(jìn)以及與其他算法的結(jié)合；算法驗(yàn)證部分包括實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和理論證明。

對(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)大多數(shù)課程來(lái)說(shuō)，基于傳統(tǒng)教學(xué)理念的教學(xué)設(shè)計(jì)方案通常是以老師主動(dòng)講和學(xué)生被動(dòng)聽為主，“群體智能”課程教學(xué)也遵循這個(gè)最基本原則。然而，想要切實(shí)提高學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題的能力，僅依靠傳統(tǒng)教學(xué)設(shè)計(jì)和考評(píng)方法是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。創(chuàng)新性教學(xué)設(shè)計(jì)有利于提高學(xué)生對(duì)課程知識(shí)內(nèi)容的系統(tǒng)性掌握，有利于增強(qiáng)學(xué)生運(yùn)用群體智能算法工具解決實(shí)際優(yōu)化問(wèn)題的意識(shí)和能力；創(chuàng)新性考核方案有利于發(fā)揮學(xué)生在課堂的主人翁精神，有利于全過(guò)程化地調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。因此，在“群體智能”課程的教學(xué)實(shí)施過(guò)程中，最為核心的是對(duì)教學(xué)設(shè)計(jì)和考核方案進(jìn)行創(chuàng)新。

3.1 教學(xué)設(shè)計(jì)方法分析

(1)基于網(wǎng)絡(luò)資源的課堂教學(xué)補(bǔ)充。群體智能是受自然界生物群體行為啟發(fā)而被設(shè)計(jì)出來(lái)的算法，但教學(xué)者對(duì)大自然的體驗(yàn)程度不同，且語(yǔ)言或圖片難以產(chǎn)生具有視覺沖擊力的感性認(rèn)識(shí)。現(xiàn)今，互聯(lián)網(wǎng)視頻平臺(tái)和網(wǎng)絡(luò)教育快速發(fā)展，因而完全可以借助于優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)視頻對(duì)課堂內(nèi)容進(jìn)行補(bǔ)充，例如紀(jì)錄片《遷徙的鳥》中，鳥兒的覓食和躲避天敵等畫面是粒子群算法中粒子慣性和粒子越界的生動(dòng)刻畫。在借助網(wǎng)絡(luò)視頻資源的同時(shí)，老師要特別注意學(xué)生從感性認(rèn)識(shí)到理性認(rèn)識(shí)的跨越，既能從紀(jì)錄片中抽象出一般的規(guī)律(粒子速度和位置更新的數(shù)學(xué)公式)，又能從紀(jì)錄片中體會(huì)數(shù)學(xué)公式之美(即鳥群行為與形象的物理意義)。

(2)激發(fā)學(xué)生創(chuàng)新力的項(xiàng)目化作業(yè)設(shè)計(jì)。圍繞解決實(shí)際問(wèn)題的教學(xué)目標(biāo)強(qiáng)調(diào)以學(xué)生具備多大能力來(lái)逆向反饋教學(xué)過(guò)程，因此需要激發(fā)學(xué)生的主動(dòng)性、創(chuàng)新和興趣。在此借鑒項(xiàng)目化作業(yè)設(shè)計(jì)思路，不去設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)答案，并將作業(yè)的設(shè)計(jì)權(quán)交給學(xué)生，最大化學(xué)生完成作業(yè)的自由空間，從而激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力。

例如，在“粒子群優(yōu)化”中作業(yè)設(shè)計(jì)中，老師布置查找科研文獻(xiàn)、總結(jié)粒子群算法改進(jìn)的方向，思考改進(jìn)方向所對(duì)應(yīng)的現(xiàn)實(shí)物理場(chǎng)景意義，進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬與仿真等一體化的作業(yè)。在任何一個(gè)環(huán)節(jié)，學(xué)生多角度綜合運(yùn)用工具完成開放型作業(yè)，老師只提出指導(dǎo)意見，并鼓勵(lì)學(xué)生做出系統(tǒng)且有條理的作業(yè)文檔。在進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬與仿真時(shí)，以5人一組，通過(guò)課后小組討論的方式要求學(xué)生對(duì)組內(nèi)結(jié)果進(jìn)行比較，分析改進(jìn)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)分別是什么，從而鍛煉學(xué)生的問(wèn)題判斷能力。

(3)傳統(tǒng)課堂與翻轉(zhuǎn)課堂相結(jié)合。傳統(tǒng)課堂教學(xué)方式的優(yōu)點(diǎn)是可以快速、直接傳授學(xué)生本課程知識(shí)點(diǎn)，但其比較難于解決知識(shí)的綜合應(yīng)用和融會(huì)貫通等方面的問(wèn)題。因此，傳統(tǒng)課堂上有機(jī)穿插翻轉(zhuǎn)課堂有助于單一教學(xué)模式的取長(zhǎng)補(bǔ)短。在翻轉(zhuǎn)課堂中，學(xué)生獲得較大程度的學(xué)習(xí)決定權(quán)，可以使學(xué)生在被動(dòng)接收知識(shí)的同時(shí)，主動(dòng)思考自我感興趣的內(nèi)容。將翻轉(zhuǎn)課堂有機(jī)融入傳統(tǒng)課堂，不僅可以及時(shí)反饋學(xué)生們對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度，更重要的一點(diǎn)是可以潛移默化地塑造學(xué)生的探索能力。

例如，考察粒子群算法的時(shí)變慣性權(quán)重對(duì)搜索速度等指標(biāo)的影響，不設(shè)置正確的標(biāo)準(zhǔn)答案(可能是速率加快，也可以是速率減慢)，要求學(xué)生基于Matlab軟件和PPT，對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行展示、論述和分析，并回答出現(xiàn)不同結(jié)果的可能原因，讓其他組學(xué)生進(jìn)行提問(wèn)，互相進(jìn)行觀摩。此外，還可以對(duì)算法執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行情景演繹，比如每個(gè)學(xué)生模擬一個(gè)粒子尋優(yōu)解的行為等，增強(qiáng)知識(shí)的趣味性。

3.2 課程考核與評(píng)價(jià)創(chuàng)新

傳統(tǒng)課程考核方式大多采用平時(shí)成績(jī)和期末考試成績(jī)的加權(quán)求和，然而這種比較機(jī)械化的課程考核方式并不有利于全面準(zhǔn)確評(píng)價(jià)學(xué)生實(shí)際應(yīng)用能力和解決問(wèn)題能力，無(wú)法體現(xiàn)學(xué)生在實(shí)戰(zhàn)性教學(xué)階段對(duì)“群體”與“個(gè)體”之間關(guān)聯(lián)的理解，同時(shí)也難以體現(xiàn)學(xué)生在合作環(huán)境下動(dòng)態(tài)認(rèn)知?；谝陨显?，本課程采用了平時(shí)成績(jī)40%(即項(xiàng)目化作業(yè))，開放式任務(wù)成績(jī)25%，課程設(shè)計(jì)報(bào)告35%的綜合評(píng)價(jià)方法。其中開放式任務(wù)在每一章項(xiàng)目化作業(yè)完成后進(jìn)行，將學(xué)生每5人自由組成一組，共同完成一個(gè)開放式任務(wù)，教師則根據(jù)學(xué)生答辯的合理性、正確性進(jìn)行打分。

4 結(jié)論

應(yīng)用型本科教育優(yōu)勢(shì)在于培養(yǎng)具有實(shí)踐與理論并重的應(yīng)用研究型人才。本文以解決實(shí)際問(wèn)題能力培養(yǎng)為中心，對(duì)“群體智能”課程體系進(jìn)行了分析，提出了以優(yōu)化建模問(wèn)題為導(dǎo)向，以基本搜索理論和SI算法求解為核心，以工程優(yōu)化設(shè)計(jì)實(shí)例解決方案為課程建設(shè)目標(biāo)，并對(duì)課程體系和教學(xué)實(shí)施過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)分析。通過(guò)引入網(wǎng)絡(luò)視頻資源、布置項(xiàng)目化作業(yè)、開放式任務(wù)和適時(shí)進(jìn)行翻轉(zhuǎn)課堂，創(chuàng)新地對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)、合作、思辨等素質(zhì)進(jìn)行鍛煉，從而有效培養(yǎng)具有應(yīng)用群體智能解決實(shí)際工程優(yōu)化問(wèn)題的創(chuàng)新人才。